Отрывок: Для каждого из параметров была проведена серия экспериментов, в которой изменялось значение исследуемого параметра, а значения остальных параметров инициализировались значениями по умолчанию. Список значений по умолчанию для каждого параметра: – количество скрытых нейронов: 200; – количество скрытых слоев: 1; – коэффициент обучения: 0.175. Количество тестовых примеров для каждого экс...
Название : | Исследование применения многослойного персептрона при решении задачи распознавания римских цифр |
Авторы/Редакторы : | Казаков Н. А. Лезина И. В. |
Дата публикации : | 2021 |
Библиографическое описание : | Казаков, Н. А. Исследование применения многослойного персептрона при решении задачи распознавания римских цифр. - Текст : электронный / Н. А. Казаков, И. В. Лезина // XVI Королевские чтения : междунар. молодеж. науч. конф., посвящ. 60-летию полета в космос Ю. А. Гагарина : сб. материалов : 5-7 окт. 2021 г. : в 3 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; [науч. ред. М. А. Шлеенков]. - 2021. - Т. 1. - С. 466 |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\471651 |
Ключевые слова: | применение многослойных персептронов модели нейронных сетей многослойные персептроны методы распознавания символов задача распознавания римских цифр распознавание римских цифр решение задач распознавания римские цифры |
Располагается в коллекциях: | Королевские чтения |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
978-5-7883-1668-0_2021-466.pdf | 600.12 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.